Journal of Applied Economic Research
ISSN 2712-7435
УДК 338, 657.6
Инструментарий оценки потенциала агрессивности рыночной стратегии энергетических компании на базе селективных показателей корпоративной финансовой отчетности
М.В. Родченков
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва, Россия
Аннотация
Следствием негативного влияния политической турбулентности в энергетическом секторе на глобальном рынке углеводородов выступают изменения устоявшихся стратегий и поведения участников, включая стремление к неорганическому росту за счет конкурентов. Это актуализирует задачу ревизии индикативных показателей и прикладных предикативных моделей выявления рыночных угроз. Цель исследования – сформировать инструментарий оценки потенциала агрессивности рыночной стратегии компании (прикладную индикативную модель рыночных угроз) на базе селективных показателей корпоративной финансовой отчетности. Гипотеза предполагает, что потенциал агрессивности рыночной стратегии компании характеризуется значениями устойчивого набора отчетных показателей, целенаправленное изменение которых влияет на оценку потенциальной способности и готовности бизнеса выступать источником рыночных угроз. Методологическая база включает регрессионный и многомерный анализ с применением непараметрического тестирования, в том числе однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) по рангам. По итогам тестирования эмпирической модели на основе агрегированных автором первичных данных по 20 ведущим публичным компаниям энергетического сектора четырех экономик, выделены отчетные показатели с подтвержденными индикативными свойствами. Полученные результаты указывают, что для надежной градации участников рыночной среды по степени их потенциальной опасности для других компаний достаточно трех отчетных показателей: интенсивности использования основных средств, рыночной активности и учетной стоимости предприятия. Сформированная на их базе индикативная модель рыночных угроз успешно протестирована. Результаты исследования вооружают менеджмент устойчивым набором отчетных показателей, определяемых исследованием индикаторами потенциала агрессивности рыночной стратегии компании, предложенные методические подходы обладают возможностями адаптации к решению задач повышения устойчивости и эффективности корпоративных систем управления рисками без существенных дополнительных затрат и использования в перспективе для разработки протоколов машинного обучения. Кроме того, результаты исследования могут быть полезны аналитикам и аудиторам при оценке корпоративных рыночных стратегий и систем управления рыночными рисками.
Ключевые слова
рыночные риски; рыночная среда; индикативная модель; потенциал агрессивности; корпоративный менеджмент; информационно-значимые отчетные показатели; МСФО
JEL classification
C38, G32, М40Список использованной литературы
1. Adner R., Puranam P., Zhu F. What is different about digital strategy? From quantitative to qualitative change // Strategy Science. 2019. Vol. 4, No. 4. Pp. 253–261. https://doi.org/10.1287/stsc.2019.0099
2. Виханский О.С., Каталевский Д.Ю. Конкурентное преимущество в эпоху цифровизации // Российский журнал менеджмента. 2022. Т. 20, № 1. С. 5–27. https://doi.org/10.21638/spbu18.2022.101
3. Adner R. Winning the Right Game: How to Disrupt, Defend, and Deliver in a Changing World. Cambridge, MA : MIT Press, 2021. 278 p. URL: https://mitpress.mit.edu/9780262546003/winning-the-right-game/
4. Porter M. Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors. New York: The Free Press, 1980. 396 p. URL: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=195
5. Porter M. Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance. New York: The Free Press, 1985. 557 p. URL: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=193
6. Sarasvathy S.D. Causation and effectuation: Toward a theoretical shift from economic inevitability to entrepreneurial contingency // Academy of Management Review. 2001. Vol. 26, No. 2. Pp. 243–263. https://doi.org/10.5465/AMR.2001.4378020
7. Read S., Dew N., Sarasvathy S.D., Song M. Marketing under uncertainty: The logic of an effectual approach // Journal of Marketing. 2009. Vol. 73, Issue 3. Pp. 1–18. https://doi.org/10.1509/jmkg.73.3.1
8. Tsujimoto M., Kajikawa Y., Tomita J., Matsumoto Y. A review of the ecosystem concept. Towards coherent Ecosystem Design // Technological Forecasting and Social Change. 2018. Vol. 136. Pp. 49–58. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.06.032
9. Bogers M., Sims J., West J. What is an ecosystem? Incorporating 25 years of ecosystem research // Academy of Management Proceedings. 2019. No. 1. Pp. 1–29. https://doi.org/10.5465/AMBPP.2019.11080abstract
10. Камынин В.А. Оценка устойчивости рыночного лидерства компании: отраслевой подход // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2019. Т. 18, № 1. С. 3–38. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2019.101
11. Клейнер Г.Б. Стратегия предприятия. М. : Дело, 2008. 586 c. URL: https://kleiner.ru/wp-content/uploads/2014/10/strag_pr.pdf
12. Кобылко А.А. Стратегия предприятия, устойчивая к кризисам: уроки пандемии // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2022. Т. 21, № 1. С. 3–18. https://doi.org/10.21638/11701/spbu08.2022.101
13. Качалов Р.М. Управление экономическим риском: Теоретические основы и приложения. М. ; СПб. : Нестор-История, 2012. 248 c. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23008776
14. Качалов Р.М., Слепцова Ю.А. Бизнес-экосистемы в кризисных условиях: выявление факторов риска // Российский журнал менеджмента. 2022. Т. 20, № 2. С. 155–171. https://doi.org/10.21638/spbu18.2022.201
15. Трысячный В.И., Мельников А.Б., Котенев А.Д. Особенности моделирования уровня экономической безопасности мезоуровневых систем // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2017. Т.10, № 6. С. 96–105. https://doi.org/10.18721/JE.10609
16. Ответ российского бизнеса на пандемию COVID-19 (на примере шести отраслевых кейсов) / под ред. Т.Г. Долгопятовой, Н.В. Акиндиновой, Ю.В. Симачева, А.А. Яковлева. М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2021. 446 с. URL: https://publications.hse.ru/books/552371623
17. Клейнер Г.Б. Системная экономика как платформа развития современной экономической теории // Вопросы экономики. 2013. № 6. С. 4–28. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2013-6-4-28
18. Meuer J., Koelbel J., Hoffmann H. On the nature of corporate sustainability // Organization & Environment. 2020. Vol. 33, Issue 3. Pp. 319–341. https://doi.org/10.1177/1086026619850180
19. Kim A., Bansal P., Haugh H. No time like the present: How time perspective can foster sustainable development // Academy of Management Journal. 2019. Vol. 62, No. 2. Pp. 607–632. https://doi.org/10.5465/amj.2015.1295
20. Вереникин А.О., Маханькова Н.А., Вереникина А.Ю. Измерение устойчивости развития крупных российских компаний // Российский журнал менеджмента. 2021. T. 19, № 3. C. 237–287. https://doi.org/10.21638/spbu18.2021.301
21. Farooque O. Sustainable financial reporting practice in Australian companies – Does quality matter? // Journal of Developing Areas. 2016. Vol. 50, No. 6. Pp. 175–189. https://doi.org/10.2307/26415660
22. Пласкова Н.С., Полянская Т.А., Проданова Н.А. Методология учетно-аналитического обеспечения системы управления инновационной деятельностью : монография. М. : НИЦ «ИНФРА-М», 2020. 180 c. https://doi.org/10.12737/monography_5d412b2b4888f3.52574547
23. Турманов М.Т., Рогуленко Т.М. Влияние цифровых технологий на информационный потенциал бухгалтерской (финансовой) отчетности. Часть 1: Концепция оценки информационности корпоративной отчетности, модели цифровизации активов, обязательств и их влияние на информационный потенциал отчетности // Вестник университета. 2022. № 7. C. 129–137. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2022-7-129-137
24. Lev B. The deteriorating usefulness of financial report information and how to reverse it // Accounting and Business Research. 2018. Vol. 48, Issue 5. Pp. 465–493. https://doi.org/10.1080/00014788.2018.1470138
25. Lo K., Ramos F., Rogo R. Earnings management and annual report readability // Journal of Accounting and Economics. 2017. Vol. 63, Issue 1. Pp. 1–25. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2016.09.002
26. Дружиловская Т.Ю., Дружиловская Э.С. Проблемные аспекты проекта нового МСФО (IAS) 1 по формированию финансовой отчетности // Учет. Анализ. Аудит. 2022. T. 9, № 4. C. 35–44. https://doi.org/10.26794/2408-9303-2022-9-4-35-44
27. Родченков М.В. Проблемы восприятия пользователями корпоративной финансовой отчетности по международным стандартам // Российский журнал менеджмента. 2022. T. 20, № 3. C. 319–341. https://doi.org/10.21638/spbu18.2022.301
28. Родченков М.В. Оценка удовлетворенности инвестиционного сообщества России качеством финансовой отчетности по международным стандартам // Journal of Applied Economic Research. 2023. Т. 22, № 1. С. 165–189. https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.1.008
29. Пучкова С.И., Воронова Е.Ю. Интегрированная отчетность как основа социально ответственного инвестирования // Учет и отчетность. 2023. Т. 9, № 4. C. 18–24. https://doi.org/10.12737/1998-0701-2023-9-4-18-24
30. Kuleshov D., Viljainen S., Annala S., Gore O. Russian electricity sector reform: Challenges to retail competition // Utilities Policy. 2012. Vol. 23. С. 40–49. https://doi.org/10.1016/j.jup.2012.05.001
31. Корнуков И.И., Домников А.Ю. Сравнительная оценка результатов деятельности коммерческих банков России на основе многомерного анализа финансовых показателей // Journal of Applied Economic Research. 2023. Т. 22, № 1. С. 142–164. https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.1.007
32. Yang C.C., Ou S.L., Hsu L.C. A Hybrid Multi-Criteria Decision-Making Model for Evaluating Companies’ Green Credit Rating // Sustainability. 2019. Vol. 11, Issue 6. 1506. https://doi.org/10.3390/su11061506
33. Chistyakov V.V. On the superposition of the Borda and threshold preference orders for three-graded rankings // Procedia Computer Science. 2014. Vol. 31. Pp. 1032–1035. https://doi.org/10.1016/j.procs.2014.05.356
34. Важенина Л.В., Магарил Е.Р., Майбуров И.А. Комплексная оценка ресурсоэффективности компаний газовой отрасли России // Journal of Applied Economic Research. 2022. Т. 21, № 3. С. 454–485. https://doi.org/10.15826/vestnik.2022.21.3.016
35. Sueyoshi T., Wang D. Sustainability development for supply chain management in US petroleum industry by DEA environmental assessment // Energy Economics. 2014. Vol. 46. Pp. 295–307. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2014.09.022
36. Göcs L., Johanyák Z.C. Feature Selection with Weighted Ensemble Ranking for Improved Classification Performance on the CSE-CIC-IDS2018 Dataset // Computers. 2023. Vol. 12, Issue 8. 147. https://doi.org/10.3390/computers12080147
37. Айвазян А.С., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики : в 2-х т. 2-е изд. Т. 1. Теория вероятностей и прикладная статистика. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 1000 c. URL: https://institutiones.com/download/books/3045-prikladnaya-statistika-osnovy-ekonometriki.html
38. Dhal P., Azad C. A comprehensive survey on feature selection in the various fields of machine learning // Applied Intelligence. 2022. Vol. 52. Pp. 4543–4581. https://doi.org/10.1007/s10489-021-02550-9
39. Aggarwal N., Shukla U., Saxena G., Rawat M., Bafila A., Singh S., Pundir A. Mean based relief: An improved feature selection method based on ReliefF // Applied Intelligence. 2023. Vol. 53. Pp. 23004–23028. https://doi.org/10.1007/s10489-023-04662-w
40. Arif1 S., Marsoem B.S. The Analysis of a company’s financial performance before and after implementing the initial public offering (a study on the company listing in the IDX Of 2018) // Dinasti International Journal of Education Management and Social Science (DIJEMSS). 2021. Vol. 2, No. 4. Pp. 1045–1058. https://doi.org/10.31933/dijemss.v2i6.996
41. Мозговая О.О. Анализ зарубежного опыта развития конкуренции на розничном рынке электрической энергии // Вестник университета. 2018. № 10. C. 108–116. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2018-10-108-116
42. Wilcoxon F. Individual Comparisons by Ranking Methods // Biometrics Bulletin. 1945. Vol. 1, No. 6, Рр. 80–83. https://doi.org/10.2307/3001968
43. Mann H.B., Whitney D.R. On a Test of Whether one of Two Random Variables is Stochastically Larger than the Other // The Annals of Mathematical Statistics. 1947. Vol. 18, Issue 1. Рр. 50–60. https://doi.org/10.1214/aoms/1177730491
44. Kruskal W.H., Wallis W.A. Use of ranks in one-criterion variance analysis // Journal of the American Statistical Association. 1952. Vol. 47. Рр. 583–621. https://doi.org/10.2307/2280779
45. Conover W.J. Practical Nonparametric Statistics. 3rd ed. New York: Wiley. 1999. 608 p. URL: www.wiley.com/en-cn/Practical+Nonparametric+Statistics,+3rd+Edition-p-9780471160687
Благодарности
Автор выражает благодарность Суйцу Виктору Паулевичу, доктору экономических наук, заслуженному профессору МГУ имени М.В. Ломоносова за научно-методическое руководство и полезные рекомендации в ходе подготовки статьи.
Информация об авторах
Родченков Михаил Викторович
Кандидат экономических наук, кафедра учета, анализа и аудита экономического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, г. Москва, Россия (119991, г. Москва, ГСП-1, Ленинские горы, 1, стр. 46); ORCID https://orcid.org/0000-0002-6938-2313 e-mail: M.Rodchenkov@gmail.com
Для цитирования
Родченков М.В. Инструментарий оценки потенциала агрессивности рыночной стратегии энергетических компании на базе селективных показателей корпоративной финансовой отчетности // Journal of Applied Economic Research. 2024. Т. 23, № 4. С. 1182-1210. https://doi.org/10.15826/vestnik.2024.23.4.046
Информация о статье
Дата поступления 22 июля 2024 г.; дата поступления после рецензирования 20 августа 2024 г.; дата принятия к печати 2 сентября 2024 г.
DOI: https://doi.org/10.15826/vestnik.2024.23.4.046
Скачать полный текст статьи:
~1 МБ, *.pdf
(Размещен
29.11.2024)
Создано / Изменено: 18 августа 2015 / 14 ноября 2024
© ФГАОУ ВО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Увидели ошибку?
выделите фрагмент и нажмите:
Ctrl + Enter
Дизайн портала: Artsofte
©Ural Federal University named the first President of Russia B.N.Yeltsin (Website)